“การใช้ชุดข้อมูลของคำสั่งและคำตอบที่มุ่งเน้นกองหน้ารุ่นเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนให้เลียนแบบพฤติกรรมเซิร์ฟเวอร์ที่น่าเชื่อเทคนิคเช่นการตรวจสอบการปรับแต่งอย่างละเอียดเทคนิคที่รวดเร็วและการปรับตัวของลาวาช่วยปรับแต่งโมเดลเหล่านี้ให้เหมาะกับงานเฉพาะ” นักเรียนในภาควิชาวิทยาศาสตร์สารสนเทศและเทคโนโลยีของ Suny Albany
ฮันนีพ็อตที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้ความคืบหน้าในการรักษาภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่องจักรเช่นแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่ปรับแต่งได้อย่างละเอียด (LLMs) เพื่อสร้างระบบที่มีการโต้ตอบและสมจริงมาก
Honeypots ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นประโยชน์อย่างไรเพื่อประโยชน์ขององค์กรด้านสุขภาพ?
ฮันนีพ็อตที่เพิ่มขึ้นของ AI สามารถใช้เป็นระบบเตือนภัยล่วงหน้ากับจำนวนการโจมตีไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้นและเปลี่ยนเส้นทางผู้โจมตีออกไปจากระบบที่สำคัญที่ใช้ในการจัดเก็บและรักษาข้อมูลที่ละเอียดอ่อนลดโอกาสในการประสบความสำเร็จมากเกินไปตาม OTAL
“ระบบนี้ยังสามารถตรวจจับและบันทึกกิจกรรมที่เป็นอันตรายเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงความปลอดภัยในโลกไซเบอร์” Otal อธิบาย
ฟังก์ชั่นความปลอดภัยที่ไม่เหมือนใครนี้ยังมีคุณค่าทางการศึกษา Sachan ชี้ให้เห็นว่า Honeypots สามารถใช้เพื่อช่วยให้ความรู้แก่พนักงานไอทีเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและการป้องกันของไซเบอร์
สำรวจ: เพิ่มประสิทธิภาพ CyberDefense ของคุณด้วยบริการรักษาความปลอดภัยที่บริหาร
ข้อดีและข้อเสียของฮันนีพ็อตที่ขับเคลื่อนด้วย AI
การเพิ่มฮันนีพ็อตด้วยปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้การโต้ตอบแบบไดนามิกและเป็นจริงกับผู้โจมตีซึ่งช่วยปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลที่รวบรวม แบบจำลองสามารถพัฒนาเพื่อตอบสนองต่อกลยุทธ์การโจมตีใหม่ผ่านการเรียนรู้การเสริมแรง
Sachan ชี้ให้เห็นว่าการสร้าง AI -honeypots อาจส่งผลให้การใช้งานเร็วขึ้น การลดต้นทุนการออกอากาศอย่างรุนแรง และฮันนีพ็อตที่สมจริงและน่าสนใจมากขึ้นซึ่งเลียนแบบกิจกรรมเครือข่ายจริงรูปแบบการจราจรและบันทึก การใช้ AI สำหรับการบำรุงรักษา Honeypot สามารถนำไปสู่ความแม่นยำในการตรวจจับการตรวจจับภัยคุกคามที่ดีขึ้นและการพัฒนาและการปรับตัวของ Honeypots โดยใช้วิธีการโจมตีใหม่ทำให้พวกเขายากขึ้นสำหรับแฮกเกอร์ที่จะระบุ
ในทางกลับกันยังมีความท้าทายเมื่อใช้ฮันนีพ็อตที่ขับเคลื่อนด้วย AI รวมถึงพฤติกรรมคงที่และรูปแบบที่คาดการณ์ได้ซึ่งสามารถทำให้พวกเขาตรวจพบโดยผู้โจมตี Otal กล่าว
แม้ว่าค่าใช้จ่ายในการนำไปใช้จะลดลง แต่การปรับจูนและการบำรุงรักษาแบบจำลอง AI ยังคงต้องใช้การลงทุนที่สำคัญในฮาร์ดแวร์ซอฟต์แวร์ใบอนุญาตและการจ้างผู้เชี่ยวชาญ AI ที่มีทักษะ